期刊专题

10.3724/SP.J.1089.2021.18401

基于课程学习思想的目标检测增强算法

引用
目标检测算法性能优劣既依赖于数据集样本分布,又依赖于特征提取网络设计.从这2点出发,首先通过分析COCO 2017数据集各尺度目标属性分布,探索了数据集固有的导致小目标检测准确率偏低的潜在因素,据此提出CP模块,该模块以离线方式调整数据集小目标分布,一方面对包含小目标图片进行上采样,另一方面对图片内小目标进行复制粘贴.然后,针对网络特征提取能力问题,受课程学习(CL)思想启发,提出CL层,该层用目标标签引导网络学习,用CL因子控制学习强度,使样本特征增强,便于网络进行特征提取.在COCO 2017数据集上使用CP模块,并在CenterNet中嵌入CL层,进行多组对比实验,采用平均检测准确率、小目标检测准确率、中目标检测准确率和大目标检测准确率作为评价指标,实验结果证明了CP模块和CL层的有效性.

课程学习、目标检测、特征提取

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TP391.41(计算技术、计算机技术)

2021-03-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共9页

278-286

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计算机辅助设计与图形学学报

1003-9775

11-2925/TP

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2021,33(2)

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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

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